aLa inteligencia artificial y los algoritmos médicos están profundamente entrelazados con nuestro moderno sistema de salud. Estas tecnologías simulan los procesos de pensamiento de los médicos para tomar decisiones médicas y están diseñadas para ayudar a los proveedores a determinar quién necesita atención. Pero uno de los grandes problemas de la IA es que a menudo replica los sesgos y los puntos ciegos de los humanos que la crean.
Investigadores y médicos han advertido que se están utilizando algoritmos para determinar quién recibe… Trasplantes de riñónY el cirugías del corazón Y el Diagnóstico de cáncer de mama Mostrar prejuicio racial. Estos problemas pueden conducir a una atención nociva que puede, en algunos casos, poner en riesgo la salud de millones de pacientes.
Entonces, ¿cómo se filtra exactamente el sesgo en estos algoritmos? ¿Y qué se puede hacer para prevenirlo?
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En este episodio escuchamos de casey rossun reportero de STAT para National Health Technology, sobre sus informes sobre el sesgo racial en la inteligencia artificial. chris hemphillY el El vicepresidente de Inteligencia Artificial y Crecimiento Aplicado de Actium Health nos cuenta sobre el auge de la IA responsable en el cuidado de la salud. Ziad Obermerermédico e investigador de medicina de emergencia de la Facultad de Salud Pública de Berkeley de la Universidad de California, explica cómo su equipo encontró sesgos en un algoritmo ampliamente utilizado en nuestro sistema de atención médica y un caso en el que se usó inteligencia artificial para corregir injusticias en la atención médica.
Una copia de este episodio está disponible aquí.
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Para leer más sobre algunos de los temas discutidos en el episodio:
Y echa un vistazo a alguna cobertura STAT del tema:
Este podcast fue posible gracias al apoyo de Fondo de la Commonwealth.
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